Introducción
Este documento muestra los datos recogidos en el evento presencial “Gamegen 2025”[1].
1.
Demos GameGen X | Virtual Soul [Internet]. [cited 2025 Feb 14]. Available from: https://virtualsoul.es/gamegenX/gx-demos.html
Se mostrará el código para poder ejecutar todo el código y reproducir todos los pasos.
Important
3.
Psycopg2: Psycopg2 - Python-PostgreSQL Database Adapter [Internet]. [cited 2025 May 13]. Available from: https://psycopg.org/
2.
Group PGD. PostgreSQL [Internet]. PostgreSQL; 2025 [cited 2025 Feb 14]. Available from: https://www.postgresql.org/
Instalar e importar dependencias
Las dependencias utilizadas tanto para realizar las gráficas como para trabajar con el cuaderno son las contenidas en los bloques de código.
Definición de métodos y ajustes del documento
Se han creado métodos propios para trabajar con la base de datos.
Conexion a la base de datos
La información para conectarse a la base de datos está almacenada en un archivo YAML[4], por lo que en caso de querer replicar el documento, habrá que crear un archivo en la misma carpeta donde esté el archivo .qmd.
4.
The Official YAML Web Site [Internet]. [cited 2025 May 13]. Available from: https://yaml.org/
Una vez realizada la conexión, se puede proceder a mostrar las gráficas.
Cantidad de datos recogidos
Los datos obtenidos en total son los siguientes:
| total_match_sets | total_matches | total_robots |
|---|---|---|
| Loading... (need help?) |
Mediante el “total_match_sets” se pued eestimar que un total de 150 grupos de personas o menos jugador partidas.
Tiempo de partidas
Las partidas han durado entre 30 segundos y 4 minutos y medio. Lo típico parece ser que duren entre 1 minuto y 2. La media en casi 2 minutos y la moda en minuto y medio.
También es interesante plantear cuanto han durado las partidas entre separado por el nº de jugadores.
Viendo los gráficos, podemos afirmar que las partidas de más jugadores tienden a duerar algo más, en concreto las partidas de 3 jugadores han durado más.
Conclusiones
Se ha podido desarrollar unas gráficas sobre el tiempo de partidas, con las que se puede tener una idea de cuanto puede durar un combate con dos conclusiones principales:
- Las partidas suelen durar entre 1 y 2 minutos.
- La moda está en 1 minuto y medio, un tiempo bueno para generar partidas rápidas y frenéticas.
Estas gráficas pueden ayudarnos a decidir como tratar los combates y evaluar si es necesario controlar variables de las piezas para que las partidas duren más o menos.
Uso de piezas y victorias/derrotas con cada una
El siguiente paso es estudiar las piezas. Esta sección es de las más importnates, puesto que va a decidir que piezas se pondrán en la primera versión del juego para los jugadores de Patreon.
Para ello, se ha partido de un gráfico de barras agrupadas por pieza. El gráfico se va a orenar por el total de veces que se ha usado la pieza.
Además, en ese mismo gráfico se enseñaran en vez de una barra con el conteo de las partidas las victorias y derrotas por pieza.
Note
Una partida que gana muchas veces puede ser mejor elección que una pieza muy usada ya que puede ser más satisfactoria a la hora de jugar.
Mediante las gráficas e haciendo inferencia en el equipo de por qué las piezas han tenido dichosresultados, se conseguirá un sistema de decisión sobre que piezas incluir en el Patreon.
Para poder generar dicho sistema, se emplearán 2 gráficas:
- La gráfica de partidas ganadas y perdidas por pieza teniendo en cuenta todas las partidas.
- Una gráfica del % de victorias con esa pieza (en videojuegos el término es “win rate %”) para partidas de 2 jugadores.
El último punto es debido a que la mayoría del juego que jugarán los jugadores son combates 1 contra 1 dentro de los diferentes modos de juego, por lo que se estudiará en partidas de 2 jugadores cuanto porcentaje de victorias tiene una pieza, y se contrastará con la otra gráfica.
Al ser un juego de lucha, se espera que la mayoría de piezas de una categoría tengan una tasa ronden cerca del 50%. Se hará una gráfica mostrando el error cuadrático medio de las tasa de victorias de las piezas, comprobando así cual se aleja más del 50%.
Important
Se puede presuponer que un tipo de pieza con mayor error cuadrático medio es más significativa para determinar el resultado de una partida.
Uso de Battlecores
En los robots, podemos tener un ejemplo claro de que incluir con “Taiga Oscuro”, es un robot que se escoge bastante y con el que se ha ganado más veces.
En el videojuego, “Dart” es el Battlecore que se escogió para el tutorial. En la gráfica podemos ver como Es un robot no con mucha tasa de victoria. De esta manera, al empezar con un robot “peor” y luego conseguir otros el jugador podrá sentir progreso.
Además, de la gráfica podemos obtener que habría que revisar varios robots, como Khepri o Missy, con los que el porcentaje de victorias se aleja bastante del 50% deseado.
Uso de Pistolas (Guns)
Respecto a las pistolas, un ejemplo muy claro de incluir fue la “Escudo-G”. Parece ser que ha sido una pieza muy seleccionada (probablemente por su estilo visual) pero es la pieza con la que menos partidas se ha ganado.
Un aspecto positivo de las pistolas es que todas están entorno al 50% de tasa de victorias deseado.
Uso de Bombas (Bombs)
Parta las bombas, parece que 4 piezas que se podrían elegir son:
- Brilli Brilli.
- Lluvia Kárpica.
- Misil nuclear.
- Lanza de Luz.
Uso de Cuerpo a cuerpo (Melee)
Para las melee se busca descartar una pieza. La pieza a descartar parece el “Hacha cornuda”.
Uso de Vainas (Pods)
Para los pods la mejor decisión parece ser:
- Acechador
- Libelula
- Torpedo
- Ping Pong (Pieza Inicial)
Uso de Chips
Se van a añadir todos los chips a la primera versión. Sin embargo gracias a las gráficas podemos ver como los chips se acercan mucho al 50% de tasa de victoria esperado. El menos escogido ha sido cazador.
Diferencia de la tasa de victoria respecto al 50%
Una manera de evaluar como de determinante ha sido una pieza es midiendo cuanto se aleja del 50% con un error medio cuadrático.
Observando la gráfica, podemos evaluar que la categoría de piezas que más se desvían son los Battlecores (los robots), seguido del caso del pods.
Mecánicas
Es interesante analizar que mecánicas se han utilizado más. De esta manera, podemos detectar que mecánicas se han pasado por alto y así decidir si hay que enfatizar alguna mecánica en los tutoriales del juego.
Para mostrarlo, se va a autilizar un diagrama de violín.
Al haber tanta diferencia entre cuanto se usa una mecánica respecto a otra (por ejemplo, en una partida lo normal es que pueda usar la mecánica de overdrive entre 1 y 2 veces), se va a mostrar los datos pasados por la función logarítmo para reducir la dispersión y poder leer mejor la información.
Con esta gráfica resulta más facil entender los datos. Poniendo la atención en averiguar que mecánicas se usan menos, se puede observar que la acción “Parry” pasa muy desapercibido, estando la mediana muy cerca a 0. Por lo que podemos obtener la información que hay que enfatizar es mecánica a la hora de explicar el juego, para que sea más usada.
También parece que las habilidades de robots se han utilizado muy poco. En este caso puede ser interesante mostrar solo el violin de dicha mecánica, sin aplicar la reducción de dispersión.
::: {#cell-Uso de la mecánica Overdrive , la habilidad especial de los robots. .cell .caption-undefined execution_count=24}
:::
Conclusiones y decisiones obtenidas
Gracias a este análisis se ha podido comprender el estado del arte sobre las decisiones de los jugadores a la hora de interactuar con el juego, desde las piezas hasta tratar cuanto dura una partida.
Con todas las gráficas de arriba, se pueden obtener los siguientes sistermas de decisión:
- Un sistema para ayudar a decidir las piezas incluidas el primer mes de Patreon.
- Un sistema para evaluar el uso de las mecánicas, lo cual permite ayudar a las decisiones de diseño de juego para enfatizar mecánicas.
- Un sistema para evaluar como de determinante es una categoría de piezas para ganar o perder una partida.
- Un sistema para evaluar si las partidas tiene una duración deseada. La duración de las partidas puede definir la druación del juego.
Se explicará más en detalle el papel de dichos sistemas de decisión en la memoria.
Por último, cerramos la conexión con la base de datos.